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困在平台算法里,内容创作做流量到底还重不重要?【必看】

白杨SEO结合多件事,探讨内容创作做流量是否重要。指出平台算法以内容分发推荐为主,创作者是否被困取决于自身信息获取方式,AI时代创作者仍重要,还给出破局平台推荐算法的三条建议。

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不用千亿参数也能合成高质量数据!这个开源框架让小模型“组团逆袭”,7B性能直追72B

上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架,以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高,项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖,展现“集体智能”潜力。

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刚刚,谷歌AI路线图曝光:竟要抛弃注意力机制?Transformer有致命缺陷!

谷歌未来AI路线图曝光,Gemini全模态是重点,模型向智能体转变,推理能力将扩展。谷歌还需突破现有注意力机制限制实现无限上下文。此外,文中盘点了OpenAI、DeepSeek等大厂AI年中表现。

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昨夜,全球AI 集体宕机!

昨夜全球互联网大崩溃,谷歌云服务故障致13项服务崩溃,AI服务全军覆没,OpenAI也受影响,三大云巨头同时宕机,连锁反应使多平台瘫痪。事件暴露互联网脆弱性,给人们敲响警钟。

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最大的开源GraphRag:知识图谱完全自主构建|港科大&华为

香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架,可自主构建知识图谱,无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式,构建了ATLAS系列知识图谱,经测试表现优异。

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CVPR 2025 | 多模态统一学习新范式来了,数据、模型、代码全部开源

中国人民大学、清华和腾讯合作的CVPR 2025论文指出,当前多模态学习范式有缺陷。为此提出新范式,构建AV - UIE数据集、Crab框架,实现任务互助,在多任务上超垂类专家模型,数据、模型、代码开源。

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比自回归更灵活、比离散扩散更通用,首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临

近年来多模态大模型多采用自回归架构,推理缺乏灵活性。香港大学和华为诺亚方舟实验室研究团队提出FUDOKI,基于全新非掩码离散流匹配架构,能并行去噪、动态修正,为多模态模型开辟新路径。

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斯坦福意外用AI生成超强CUDA内核,性能比人类专家优化得还要好!翻倍碾压原生PyTorch,华人主创

斯坦福团队意外发现AI生成的内核性能超人类专家优化的,在常见深度学习操作上能让性能提升近400%。其方法是生成自然语言优化思想再转化为代码,还使用多分支探索模式。

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DeepSeek-R1 更新,思考更深,推理更强

DeepSeek R1 模型完成小版本升级至 DeepSeek - R1 - 0528,用户可在官网、APP 等体验,API 同步更新。该版本强化深度思考能力,在多基准测评表现优异,还改善幻觉、提升创意写作等能力。

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ETT:打破原生多模态学习视觉瓶颈,重塑视觉tokenizer优化范式

本文由多机构联合完成,针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题,提出 ETT 调优方法。它实现联合优化,在多模态理解、生成、重构任务表现出色,虽有局限但带来新突破。

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